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Inteligencia Artificial para la personalización de contenido en medios audiovisuales

Por Kelly Robledo Dioses y Belén Sancho Ligorred

El Observatorio para la Innovación de los Informativos en la Sociedad Digital (OI2) publica el informe titulado: «Personalización de contenido en medios audiovisuales. La Inteligencia Artificial aplicada a informativos 2019-2020». En él se analizan las posibilidades, oportunidades y beneficios que puede ofrecer dicha tecnología, así como los eventuales perjuicios que su aplicación puede suponer en el campo del periodismo y a la sociedad en general.

Este estudio es el tercero que se realiza sobre Inteligencia Artificial (IA) aplicada a los informativos y es fruto de la investigación sobre innovación en periodismo audiovisual que desarrolla la Cátedra RTVE-UAB, con colaboración de la red InnoNews y el Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno Español. La presentación oficial del informe se realizó el pasado jueves 5 de noviembre de forma virtual, y contó con la participación de la investigadora Laura Cervi, de la UAB; Manuel Gómez Zotano, Director de Tecnología e Interactivos de RTVE.es y Pere Vila, Director de Estrategia Tecnológica e Innovación Digital de RTVE.

«Personalización de contenido en medios audiovisuales. La Inteligencia Artificial aplicada a informativos 2019-2020» se trata de un informe amplio y completo que ofrece una visión desde la academia y la industria sobre el estado y avance del uso de la IA para ofertar contenido informativo personalizado a los usuarios. De esta forma, se combina la literatura académica con la presentación y el análisis de casos concretos, españoles e internacionales, y que provienen del mundo del entretenimiento como del informativo.

Personalizar la oferta informativa: ¿Qué dice la academia?

La primera parte del informe profundiza sobre qué se ha publicado en libros y revistas científicas sobre el tema. En este sentido, se desarrollan puntos como el desarrollo y la definición del concepto de personalización, el Big Data, la relación de la IA con la personalización y la aplicación concreta de ello en el ámbito informativo.

Dos de los principales hallazgos en este apartado son:

  1. La investigación académica en el ámbito del periodismo es baja. Según el estudio, en general y hasta la fecha, se han generado sorprendentemente pocos trabajos sobre personalización.
  2. Dentro de la escasez de los análisis académicos se pueden distinguir entre dos enfoques fundamentales: el pesimista y el realista. El primero es el enfoque relativamente más predominante (Dörr, 2016) y entiende la tendencia como parte de una concentración preocupante de poder corporativo (Nechushtai et alt., 2019) y una pérdida de capacidad de elección de los ciudadanos (Broussard, 2018). En cambio, el segundo ve a la personalización como necesaria para la supervivencia de los medios, pasando de un modelo de transmisión a uno personalizado (Plattner, 2018).

Hacia un modelo de personalización de contenidos

Según el estudio la personalización periodística consiste en «establecer correspondencias entre, por un lado, los productos periodísticos, y, por otro, las personas que conforman el público». Así, «se conjugan dos realidades: el usuario (como sujeto) y el contenido informativo (como objeto)», considerándose también en este último su forma de presentación y combinatoria.

A partir de la aclaración de este concepto, en el informe se establece un modelo de personalización de contenidos informativos a través de la IA, tanto en producción como en entrega. Con la explicación y diagramación que se hace del modelo, se intenta develar la lógica que siguen los medios para que cada usuario pueda recibir una versión personalizada de ciertas noticias, según sus gustos y patrones de consumo.

Servicios y herramientas disponibles

El informe señala cómo el consumo de la información está cambiando a una forma más selectiva. El usuario tiene capacidad de decisión y escoge en función de sus intereses personales, descartando aquello que no necesita. Plataformas audiovisuales como Netflix, HBO, Amazon Prime Video, YouTube o Spotify son solo algunos ejemplos a tener en cuenta en torno a la selección y personalización del contenido. 

Los medios de comunicación también están empezando a aplicar la personalización del contenido de diferentes formas: 

  • La personalización del texto: por su complejidad y coste, ningún medio está experimentando esta opción.
  • Personalización de titulares: Knowhere News o Bandito, entre otros. 
  • Personalización de la entrega a través del newsletter.
  • Recomendaciones personalizadas en los medios: destacan Clavis – ARC Publishing, My WSJ o Flipboard, este último siendo el más usado por medios españoles y los principales en el mercado mundial. 
  • Personalización en las secciones: la mayoría de los medios trasladan sus contenidos online a una app propia que puede ser descargada en cualquier smartphone. The New York Times, BBC News, RTVE o El País han implementado la IA para clasificar su contenido a través de secciones. 
  • Personalización de las portadas: conocemos el proyecto piloto Re-Priv que consiste en crear un perfil de usuario y, en función de su comportamiento de navegación, sitios visitados e historial previo se personaliza la portada. 
  • Republicación personalizada: Le Temps desarrolló un algoritmo llamado “Zombie”. Es capaz de detectar contenido antiguo que merece ser publicado nuevamente. 
  • Personalización hiperlocal: los sistemas Fishwrap o NPR One destacan en esta tarea. 
  • Notificaciones push: se activan notificaciones que avisan al usuario a través de un texto, imágenes o botones de acción para ver un tipo de contenido. OneSignal es uno de los principales líderes mundiales en gestionar estas notificaciones. 
  • Personalización del tiempo de entrega: este tipo de personalización permite al usuario consumir la información en momentos concretos. Hay muy pocas empresas aplicando este tipo de personalización.

Ventajas y desventajas de la aplicación de IA

La aplicación de la IA en el periodismo es una realidad y poco a poco se van implementando más sistemas que tratan de ayudar a los medios y a sus trabajadores/as. El informe desarrolla y profundiza en diversos sistemas de personalización. Todo ello conlleva una serie de ventajas y desventajas para el periodismo: 

VentajasDesventajas
Diferenciar sus productos frente a la
competencia.
Falta de transparencia en los algoritmos.
Fomentar la retención del usuario en el contenido. Generación de burbujas de filtro y cámaras de
eco.
Fidelización.
Engagement con sus usuarios/as.

Te invitamos a leer el informe completo en este enlace.